Estimation of Paddy Field Area in North Korea Using RapidEye Images

Remotely sensed satellite images can be applied to monitor and obtain land surface information on inaccessible areas. We classified paddy field area in North Korea based on on-screen digitization with visual interpretation using 291 RapidEye satellite images covering the whole country. Criteria for paddy field classification based on RapidEye imagery acquired at different time of rice growth period was defined. Darker colored fields with regular shape in the images with false color composite from early May to late June were detected as rice fields. From early July to late September, it was hard to discriminate rice canopy from other type of vegetation including upland crops, grass, and forest in the image. Regular form of readjusted rice field in the plains and uniform texture when compared with surrounding vegetation. Paddy fields classified from RapidEye imagery were mapped and the areas were calculated by administrative district, province or city. Sixty six percent of paddy fields ($3,521km^2$) were distributed in the west coastal regions including Pyeongannam-do, Pyeonganbuk-do, and Hwanghaenam-do. The paddy field areas classified from RapidEye images showed less than 1% of difference from the paddy field areas of North Korea reported by FAO/WFP (Food and Agriculture Organization/World Food Programme).

RapidEye 영상을 이용한 북한의 논 면적 산정

북한과 같이 접근이 힘들고 농업과 관련된 정보가 부족한 지역을 대상으로 RapidEye 위성영상의 판독 및 분류를 통하여 가장 기초적인 농업 현황과 생산 기반인 논 면적을 산정하였다. 291개의 RapidEye 영상을 이용하여 북한 전역을 대상으로 시기별로 논을 분류하기 위한 영상 판독 기준을 설정하였다. 5월 초에서 6월 말은 벼 이앙을 위해 관개를 하기 때문에 벼 이앙 전후에 물의 특성이 위성영상에서 잘 관측되기 때문에 영상이 어둡게 보이는 점을 이용하여 논과 다른 토지이용을 구분한다. 주요 벼 생육시기인 7월 초부터 9월 말에는 RapidEye 영상을 5:3:2 밴드조합으로 하여 영상을 판독하면 벼논의 색상과 질감의 차이를 이용하여 밭작물, 초지, 산림으로부터 논을 분류한다. 9월 말부터 10월 말은 벼 수확을 한 후로 논에 식생이 없는 시기로써 5:3:2 밴드 조합에서 회색빛이 나는 경지 형태를 대상을 논으로 판독한다. 그 결과 북한 전역에 대한 논 분포지도를 작성하였고 시도 행정구역별로 논 면적을 살펴보았다. 대부분의 논은 평안남북도와 황해남도가 위치한 서해안 평야지대에 전체 논 면적의 66% 정도인 $3,521km^2$가 분포하였고 함경남북도, 강원도, 나선시와 같이 동해에 인접한 지역의 논 면적은 $1,172km^2$로 전체 논 면적의 약 20%를 차지하는 것으로 나타났다. RapidEye 영상을 이용하여 분류한 논 면적은 2001년 및 2010년 FAO/WFP 북한 보고서와 비교할 때 각각 1% 이내의 면적 편차를 나타내었다. RapidEye 위성영상을 이용한 북한의 논 분류 결과는 농경지 이용 면적의 산정과 변화, 벼 수량 추정을 위한 마스킹 (masking) 자료로 활용될 수 있는 기본 자료로 의미가 매우 큰 것으로 판단된다. 향후에는 밭에 대한 분류 지도를 구축하고 나아가 옥수수와 같은 주요 밭작물에 대한 판독 방법에 대해서도 연구할 필요가 있을 것으로 생각된다.